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: Técnicas para carregar, limpar, transformar, mesclar e remodelar dados. Visualização

Qual é o seu ao aprender análise de dados? (mudar de carreira, aplicar no trabalho atual, pesquisa acadêmica?)

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Criação de gráficos estáticos e interativos.

Ferramentas robustas para dados baseados em tempo. Conclusão

Nesta edição totalmente atualizada, Wes McKinney – criador do pandas – entrega conteúdo prático e direto ao ponto, cobrindo: : Técnicas para carregar, limpar, transformar, mesclar e

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Estruturas de dados essenciais ( Series e DataFrame ).

O ecossistema de Data Science em Python é vasto, e o livro foca nas ferramentas que compõem a espinha dorsal de qualquer projeto analítico. 1. Jupyter Notebook e IPython Criação de gráficos estáticos e interativos

: Abra o Jupyter Notebook ou o Google Colab e replique os códigos apresentados. A memória muscular ajuda na fixação da sintaxe.

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Limpeza de dados (tratamento de valores nulos, duplicatas e substituições).